[发明专利]一种基于协同过滤与logistic回归的个性化推荐方法及装置有效
| 申请号： | 201611254081.3 | 申请日： | 2016-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN108268464B | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 许飞月;陶波;陈乐焱 | 申请（专利权）人： | 广东精点数据科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京隆源天恒知识产权代理事务所(普通合伙) 11473 | 代理人： | 闫冬 |
| 地址： | 510630 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于协同过滤与logistic回归的个性化推荐装置，其包括输入单元，提取单元，评分单元，预测单元，计算单元，选取单元，预处理单元，模型计算单元，比较与推荐单元以及输出单元。先利用用户的历史信息计算用户间的相似度，将与目标用户相似度高的用户作为邻居，将邻居喜欢的商品作为待推荐商品，按照购买可能性进行排序，按此顺序进行推荐。本发明基于最近邻协同找出了用户可能感兴趣的商品，在此过程中用奇异值分解，解决了评分矩阵的稀疏性问题，并根据购买可能性对待推荐商品进行排序，这相对于根据用户兴趣排序而言更准确，能够更好的实现精准营销。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 协同 过滤 logistic 回归 个性化 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于协同过滤与logistic回归的个性化推荐装置，其包括：输入单元：其用来获取用户信息；提取单元：其用来对信息进行特征提取；评分单元：其用来对用户已购买的商品进行评分；预测单元：其用来对未评分商品的评分进行预测；计算单元：其用来计算用户间的相似度；选取单元：其用来选择邻居和待推荐商品；预处理单元：其用来转换分类变量以及将连续变量标准化；模型计算单元：其采用logistic回归模型的lasso估计以得到概率估计模型；比较与推荐单元：其用来对预测值进行排序和商品推荐；输出单元：其用来对用户给予商品的推荐。
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